KI & Automation

Was ist KI-Automatisierung?

KI-Automatisierung bezeichnet die Verbindung von Künstlicher Intelligenz mit automatisierten Workflows, sodass Prozesse nicht nur regelbasiert ablaufen, sondern Inhalte verstehen, Entscheidungen treffen und aus Daten lernen. Anders als klassische RPA, die feste Klick- und Kopierschritte nachahmt, verarbeitet KI-Automatisierung auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder E-Mails. Laut Capgemini halten 70 Prozent der Führungskräfte KI-Agenten für einen der Top-3-Technologietrends 2025.

Während die klassische Robotic Process Automation (RPA) menschliche Handlungen imitiert, also klicken, kopieren, einfügen, imitiert KI das menschliche Urteilen: Zusammenhänge erkennen, Inhalte interpretieren und Entscheidungen ableiten. Die Verbindung beider Ansätze wird oft als intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet. Sie erlaubt es, Prozesse zu automatisieren, die bislang an unstrukturierten Daten oder an notwendigen Ermessensentscheidungen gescheitert sind.

Kriterium	Klassische RPA	KI-Automatisierung
Datenbasis	Strukturierte Daten, feste Felder	Auch unstrukturierte Daten: Texte, Bilder, E-Mails, PDFs
Logik	Starre, regelbasierte Abläufe	Lernt aus Daten, passt sich an, trifft Ermessensentscheidungen
Bei Abweichung	Prozess bricht ab, manueller Eingriff nötig	Interpretiert Kontext und reagiert flexibel
Typischer Einsatz	Repetitive, klar definierte Aufgaben	Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung, Agenten-Workflows
Reifegrad 2025	Etabliert, breit im Einsatz	78 Prozent neuer Automatisierungsprojekte 2025/2026 KI-augmentiert

Stand: Juni 2026. Verbreitungsangabe und Capgemini-Einschätzung beziehen sich auf Markt- und Beraterquellen aus 2025.

Von der Aufgabe zur KI-gestützten Automatisierung

Jeder Schritt baut auf dem vorigen auf. Die KI-Schicht übernimmt das Verstehen und Entscheiden, die Automatisierung führt die Aktion in den angebundenen Systemen aus. Die Darstellung ist illustrativ.

Wofür wird KI-Automatisierung genutzt?

KI-Automatisierung setzt überall dort an, wo viele gleichartige Vorgänge mit unstrukturierten Inhalten zusammenkommen. Statt jeden Fall manuell zu bearbeiten, übernimmt die KI das Verstehen und Vorsortieren, die Automatisierung die Ausführung. Typische Einsatzfelder:

Dokumentenverarbeitung: Rechnungen, Bestellungen und Lieferscheine auslesen und ins ERP buchen.
Kundenservice: Anfragen klassifizieren, Standardfälle beantworten, komplexe Fälle weiterleiten.
Produktdaten: Attribute extrahieren, Texte generieren und Datensätze anreichern (siehe KI in der Produktdatenpflege).
Agenten-Workflows: KI-Agenten koordinieren mehrere Schritte und Systeme selbstständig.

Der Hebel ist überall dort groß, wo sich Daten und Abläufe gut strukturieren und teilautomatisieren lassen, ohne dass die Datenqualität leidet, ob Stamm- und Produktdaten, Bestellprozesse, Kundenkommunikation oder interne Dokumente.

Einordnung

KI-Automatisierung scheitert im Mittelstand selten an der Technik, sondern an unsauberen Daten und unklaren Prozessen. Wer zuerst seine Daten und Abläufe ordnet und dann automatisiert, erzielt belastbare Ergebnisse. Wer die Reihenfolge umdreht, automatisiert das Chaos nur schneller. Der größte Wert entsteht dort, wo wiederkehrende Vorgänge mit unstrukturierten Inhalten zusammentreffen, etwa in der Produktdatenpflege und im Auftragseingang.

Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH

Wie unterscheidet sich KI-Automatisierung von RPA?

RPA und KI-Automatisierung werden oft synonym verwendet, lösen aber unterschiedliche Probleme. RPA folgt festen Regeln und automatisiert klar definierte, repetitive Aufgaben auf strukturierten Daten. Sobald ein Vorgang Abweichungen enthält oder unstrukturierte Inhalte verarbeitet werden müssen, stößt klassische RPA an ihre Grenzen.

KI-Automatisierung erweitert diesen Ansatz um Sprach- und Bildverständnis sowie um die Fähigkeit, aus Daten zu lernen. In der Praxis kombinieren viele Unternehmen beides: KI übernimmt das Verstehen und Entscheiden, RPA und Schnittstellen die Ausführung. Branchenquellen berichten, dass 78 Prozent der neuen Automatisierungsprojekte in 2025 und 2026 auf KI-augmentierte Ansätze statt auf reine RPA setzen.

Wie startet ein Mittelständler mit KI-Automatisierung?

Sinnvoll ist ein Einstieg über einen klar abgegrenzten Prozess mit hohem Volumen und vielen unstrukturierten Eingaben, etwa den Auftragseingang oder die Produktdatenpflege. Voraussetzung ist ein gepflegtes Data Management, denn KI liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten konsistent sind.

onacy begleitet diesen Weg vom Prozess-Assessment über einen Pilotfall bis zur Skalierung. Im KI- und Automation-Hub sind die Kompetenzfelder und das Vorgehen beschrieben.

Häufige Fragen zur KI-Automatisierung

Was ist KI-Automatisierung einfach erklärt?

KI-Automatisierung verbindet Künstliche Intelligenz mit automatisierten Workflows. Statt nur festen Regeln zu folgen, versteht das System Inhalte wie Texte oder Bilder, trifft Entscheidungen und lernt aus Daten. So lassen sich auch Prozesse automatisieren, die unstrukturierte Daten oder Ermessensentscheidungen erfordern. Klassische RPA stößt hier an ihre Grenzen.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Automatisierung und RPA?

RPA imitiert menschliche Handlungen wie Klicken und Kopieren und folgt starren Regeln auf strukturierten Daten. KI-Automatisierung imitiert menschliches Urteilen, verarbeitet auch unstrukturierte Inhalte und passt sich an Abweichungen an. In der Praxis kombinieren Unternehmen beides: KI versteht und entscheidet, RPA führt aus.

Welche Prozesse eignen sich für KI-Automatisierung?

Gut geeignet sind wiederkehrende Vorgänge mit vielen unstrukturierten Eingaben, etwa Dokumentenverarbeitung, Auftragseingang, Kundenservice und Produktdatenpflege. Im Commerce ist der Hebel besonders groß, weil sich Produktdaten und Bestellprozesse gut strukturieren lassen. Voraussetzung ist eine konsistente Datenbasis, sonst automatisiert man nur vorhandene Fehler schneller.

Wie verbreitet ist KI-Automatisierung 2025?

Laut Capgemini halten 70 Prozent der Führungskräfte KI-Agenten für einen der Top-3-Technologietrends 2025. Branchenquellen berichten zudem, dass rund 78 Prozent der neuen Automatisierungsprojekte in 2025 und 2026 auf KI-augmentierte Ansätze statt auf reine RPA setzen. Der Markt bewegt sich klar in Richtung lernender, agentenbasierter Automatisierung.

Prozesse automatisieren, ohne Chaos zu skalieren

KI-Automatisierung wirkt nur auf einer sauberen Daten- und Prozessbasis. Im Erstgespräch ordnen wir, welcher Prozess sich für einen Pilotfall eignet und welche Datenvoraussetzungen dafür gegeben sein müssen.

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